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我试图用Ipython笔记本中的pandas绘制一些数据，虽然它给了我对象，但实际上它并没有绘制图形本身。看起来是这样的： 之后应该会出现图表，但它根本不会出现。我已经导入了matplotlib，所以这不是问题所在。是否有其他模块需要导入？

我正在使用以下内容写入.csv文件： 当试图读取文件时： 我可以说添加了一个未命名的列。我该怎么弥补？

我有一个需要一个数据帧作为输入的计算。我想对存储在扩展到51GB的netCDF文件中的数据运行此计算-目前，我一直在使用打开文件，并使用块（我的理解是，此打开的文件实际上是一个dask数组，因此一次只能将数据块加载到内存中）。但是，我似乎无法利用这种延迟加载，因为我必须将xarray数据转换为pandas数据帧才能运行我的计算——我的理解是，在这一点上，所有数据都加载到内存中（这是不好的）。 所以

这篇文章试图作为规范资源，在pandas版本1.2.0和更新版本中查找相应的行-列对。 以前对这类问题的一些回答（现已过时）： 数据帧上的矢量化查找 目前对这个问题的一些回答： 引用对应于列标题的DataFrame值 Pandas/Python：如何根据其他列的值创建新列，并将额外的条件应用于此新列 给定以下数据帧： 我希望能够在中指定的列中查找相应的值： 我希望我的结果如下所示： 给定以下数据帧

我目前正在写一个脚本来过滤csv输出数据周期的自动化机器。我想要的是提供一个循环的开始和停止的索引，并检查机器“状态”列是否包含一个int值12。我正在查看前两个循环，并为较小的L数据帧运行完全相同的代码，但不同的索引。对于第一个循环[0:16]，v按预期返回true。然而，第二个循环将v返回为False，即使状态列包含12。目标是最终在列表中找到每个周期的索引（当key==102时），并循环以找

我想从数据帧中选择一组列，但这些列中只有一些是按顺序排列的。例如，我想写一些类似于： 这里也提出了类似的问题，但答案没有帮助：按标签选择多个列（熊猫） 在我的例子中，手工操作太麻烦了。正则表达式是可能的，但很复杂，因为切片是面向数字的，而不是面向文本的。那么，最简单的方法是什么？

我目前正在使用Spring编写一个API后端，我想使用Spring Boot将其部署到正式服上。 如果我在Eclipse编译到war（在Maven中指定的）中运行后端，并使用Tomcat 7，它运行时没有问题。 然而，因为我想部署到服务器，我使用Spring Boot。 一个pplication.java 波姆。xml 当我将整个项目复制到我的linux服务器上，并运行maven包时，代码编译没有

我已经根据这个遮阳篷尝试过这个 但这给了我警告： 我很难将此代码转换为使用 .loc 属性。有人可以告诉我如何将此代码转换为使用.loc并摆脱警告吗？ 谢谢大家！

我有一个数据帧： 如何拆分该列，使每个值都在自己的列中？ 我找到的唯一答案是关于将一列拆分成两列。如何将一列拆分成两列？

PyTorch开发了与数据交互的标准约定，所以能一致地处理数据，而不论处理图像、文本还是音频。与数据交互的两个主要约定是数据集（dataset）和数据加载器（dataloader）。数据集是一个Python类，使我们能获得提供给神经网络的数据。数据加载器则从数据集向网络提供数据。

问题内容： 有没有一种方法可以从a转换为，而不会在内存中生成密集矩阵？ 不起作用，因为它生成一个密集矩阵，该矩阵被强制转换为。 提前致谢！ 问题答案： 熊猫文档讨论了将稀疏稀疏性实验转换为SparseSeries.to_coo： http://pandas-docs.github.io/pandas-docs-travis/sparse.html#interaction-with- scipy-s

问题内容： 我试图从整个熊猫数据框中获取最大值。我对它来自哪个行或列不感兴趣。我只对数据框中的单个最大值感兴趣。 这是我的数据框： 看起来是这样的： 预期产量： 我当时假设df.max（）会完成这项工作，但是它为每一列返回一个最大值，但是我对此并不感兴趣。我需要整个数据框的最大值。 问题答案： 可以使用获得的所有的数据帧中值的最大值，或者我们使用： 最大值而不是43.0，因为在CPython2中，

我有一个< code > pandas < code > data frame ，其日期列名为< code>SDate，我希望找到< code>SDate的时间在下午2点到4点之间的行，类似于: 但这不是那样工作的。如何以最熊猫和蟒蛇的方式做到这一点？

每个月我都会以csv格式下载整个分类账并将其保存到文件夹中。如何在熊猫中将其作为单个数据帧读取

问题内容： 我正在尝试在Pandas DataFrame中每天对一些数据进行重新采样。我是熊猫的新手，也许我需要先格式化日期和时间，然后才能执行此操作，但是我找不到关于如何使用导入的时间序列数据的正确方法的良好教程。我发现的一切都是自动从Yahoo或Quandl导入数据。 这是我的DataFrame中的内容：dataframe 段屏幕截图 这是我用来创建DataFrame的代码： 有人可以帮助我了